【技术实现步骤摘要】
区块链数据脱敏保护方法及装置
[0001]本申请涉及区块链
，可应用于金融领域和其他领域，尤指一种区块链数据脱敏保护方法及装置。
技术介绍
[0002]随着互联网技术日益成熟，与互联网相关的大数据推荐应用蓬勃发展，其依托的分析数据以用户活动为中心，呈现出局部开放、去中心化和隐私保护等特点。差分隐私保护(privacy
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preserving)是一种新型的信息隐私保护技术，该技术通过在数据集中混合随机噪声隐藏了数据集真实的数据分布，提供了很强的隐私保护力度，因此在面对攻击者的时候，无论提交多少次查询，编排多少种不同的查询组合，或判断被攻击者是否在数据集中，其返回的查询结果差别均不大。
[0003]差分隐私技术所产生的隐私保护程度，往往以降低真实数据的精度和可用性为代价，需要在用户隐私保护和数据的可用性之间进行权衡。因此，在推荐系统的机器学习中能否减少甚至避免使用用户的偏好数据，一直是业界研究的难点和热点。当前，业界普遍采用基于内容分析的k
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最近邻方法来构建用户推荐系统，具有应...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，所述方法包含：根据接收到的用户数据拆分获得用户集向量和评价指标集向量，通过提供所述用户数据的区块链客户端的物理地址将所述评价指标集向量构建为共享分解因子；根据所述用户集向量和所述共享分解因子生成对应的用户数据报文；于所述用户数据报文中加入高斯噪声生成干扰数据集，将所述干扰数据集共识至区块链共识记账节点。2.根据权利要求1所述的区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，通过提供所述用户数据的区块链客户端的物理地址将所述评价指标集向量构建为共享分解因子包含：根据各物理地址对应的评价指标集向量，通过协同矩阵分解技术分析所述评价指标集向量获得共享分解因子。3.根据权利要求1所述的区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，于所述用户数据报文中加入高斯噪声生成干扰数据集包含：根据所述用户数据报文中的用户集向量和对应的物理地址构建概率模型；根据所述概率模型和差分隐私公式在所述用户数据报文中加入高斯噪声生成干扰数据集。4.根据权利要求3所述的区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，根据所述用户数据报文中的用户集向量和对应的物理地址构建概率模型包含：以所述用户数据报文作为条件分布的观察数据集，在所述用户数据报文中的用户集向量和共享分解因子上构建先验概率分布模型；根据所述用户数据报文对应的物理地址定义后验分布与先验分布成正比后获得概率模型。5.根据权利要求3所述的区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，根据所述概率模型和差分隐私公式在所述用户数据报文中加入高斯噪声生成干扰数据集包含：根据所述概率模型确定随机算法，根据所述随机算法和差分隐私公式在所述用户数据报文中提取样本数据集；在所述样本数据集中加入高斯噪声生成干扰数据集。6.根据权利要求1所述的区块链数据脱敏保护方法，其特征在于，所述方法包含：获取区块链客户端上传的干扰数据集，根据预设迭代次数和所述物理地址对所述干扰数据集进行迭代计算获得隐私参数；根据预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李广普，孙建成，花学周，罗斐，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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